先看模型架構與訓練效率優(yōu)化。DeepSeek采用MLA多層注意力架構，還引入了FP8混合精度訓練框架和DualPipe跨節點(diǎn)通信技術(shù)。MLA架構可厲害了，它改進(jìn)了傳統多頭注意力（MHA）機制，有效壓縮了鍵值（KV）緩存，在減少內存占用的同時(shí)，還提升了推理速度。FP8混合精度訓練框架也不簡(jiǎn)單，它讓模型訓練時(shí)能在保證精度的前提下，大幅提升計算效率。DualPipe跨節點(diǎn)通信技術(shù)更是優(yōu)化了計算和通信流程，讓模型訓練加速。

數據質(zhì)量和L域適配方面，DeepSeek同樣下足功夫。它對多模態(tài)數據進(jìn)行清洗，篩選出出色數據用于訓練。在L域微調上，采用“L域漸進(jìn)式微調”策略，在預訓練階段就嵌入L域知識，這使得模型在不同L域的應用中表現出色。像在金融、醫療等垂類(lèi)評測里，DeepSeek的L域模型表現接近GPT-4水平，大大減少了后期微調的成本。

從開(kāi)源生態(tài)來(lái)看，DeepSeek為開(kāi)發(fā)者提供了J大的便利。它全量開(kāi)源了訓練代碼、數據清洗Pipeline和L域微調工具包，比如DeepSeekTuner。這讓開(kāi)發(fā)者復現和二次開(kāi)發(fā)變得輕松，降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻。而且，它還提供模型壓縮工具，像4-bit量化適配TensorRT-LLM，實(shí)現了輕量化部署，單卡就能支持千億參數模型部署，推理速度提升3倍以上。

在實(shí)際應用場(chǎng)景中，DeepSeek的表現也可圈可點(diǎn)。在零售L域，它融合Transformer時(shí)序模型與外部環(huán)境變量，能準確預測客戶(hù)需求，降低預測誤差率和缺貨率，還能支持動(dòng)態(tài)補貨策略，降低倉儲成本。教育L域，它通過(guò)多模態(tài)交互和認知診斷技術(shù)，打造智能輔導系統，在小學(xué)數學(xué)輔導場(chǎng)景中，知識點(diǎn)掌握度預測準確率超90%，自動(dòng)批改作文還能節省教師70%的批改時(shí)間。

和其他模型相比，DeepSeek在性能、應用場(chǎng)景和創(chuàng )新能力上都有獨特優(yōu)勢。性能上，它的混合專(zhuān)家（MoE）架構降低了計算資源消耗，推理延遲能壓至10ms級，在中文場(chǎng)景和代碼生成任務(wù)中表現優(yōu)異。應用場(chǎng)景方面，它在中文任務(wù)、代碼生成和實(shí)時(shí)決策等場(chǎng)景表現出色，只是多模態(tài)支持和長(cháng)上下文處理還有提升空間。創(chuàng )新能力上，它開(kāi)源的策略吸引了超10萬(wàn)開(kāi)發(fā)者貢獻，完全開(kāi)源模型代碼與訓練框架，用更少的算力實(shí)現同等性能，還通過(guò)FP8量化技術(shù)壓縮訓練能耗70% 。

附件：詳解DeepSeek：模型訓練,優(yōu)化及數據處理的技術(shù)精髓,采用MLA多層注意力架構,推理速度提升3倍